圖像增強技術(shù)ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-08 03:53 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 重系數(shù)等，下面簡要介紹幾種算法。 超限像素平滑法 對 鄰域平均法 稍加改進(jìn)，可導(dǎo)出超限像素平滑法。它是將 f(x,y)和 鄰域平均 g(x,y)差的絕對值與選定的閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較結(jié)果決定點（ x,y）的最后灰度 g180。(x,y)。其 表達(dá)式為 這算法對抑制椒鹽噪聲比較有效，對保護(hù)僅有微小灰度差的細(xì)節(jié)及紋理也有效。 可見隨著鄰域增大，去噪能力增強，但模糊程度也大。 同局部平滑法相比，超限像元平滑法去椒鹽噪聲效果更好 。 兩個 3*3的平滑濾波器掩模 均值濾波 加權(quán)平均 (a)原圖像 (b)對 (a)加椒鹽噪聲的圖像 (c)3 3鄰域平滑 (d) 5 5鄰域平滑 (e)3 3超限像素平滑 (T=64) (f)5 5超限像素平滑 (T=48) 頂端黑方塊大小為 3， 5， 9， 15，25， 35， 45， 55個象素，邊界相隔 25個象素； 底端字母大小在 10到 24點，增量為 2； 頂端字母為 60點； 垂線寬 5高 100，間隔 20； 圓直徑 25，邊界相隔 15，灰度級從黑到白， 20%遞增； 噪聲矩形 50*120 不同尺寸的平滑掩模圖象 對應(yīng)的掩模大小依次為 3， 5， 9， 15， 35 ? 極端類型的模糊去除小物體 ? 邊界現(xiàn)象 模糊的一種運用： 掩模大小由需要融入背景中的物體尺寸確定 灰度最相近的 K個鄰點平均法 該算法的出發(fā)點是：在 n n的窗口內(nèi)，屬于同一集合體的像素，它們的灰度值將高度相關(guān)。因此，可用窗口內(nèi)與中心 像素的 灰度最接近的 K個鄰 像素 的平均灰度來代替窗口中心像素的灰度值。 這就是 灰度最相近的 K個鄰點平均法 。 較 小 的 K值使噪聲方差下降較 小 ，但保持細(xì)節(jié) 效果 較好；而較大的 K值平滑噪聲較好，但 會 使圖像邊緣模糊。 實驗證明，對于 3 3的窗口，取 K=6為宜。 最大均勻性平滑 為避免消除噪聲引起邊緣模糊，該算法先找出環(huán)繞圖像中每像素的最均勻區(qū)域，然后用這區(qū)域的灰度均值代替該像素原來的灰度值。 例如，某像素 5 5鄰域的灰度分布如圖 ，經(jīng)計算 9個掩模區(qū)的均值和方差為 最小方差為 0，對應(yīng)的灰度均值 3， 采用有選擇保邊緣平滑，該像素的輸出值為 3。 空間低通濾波法 鄰域平均法可看作一個掩模作用于圖像 f(x,y)的低通空間濾波，掩模就是一個濾波器，它的響應(yīng)為 H(r,s)，于是濾波輸出的數(shù)字圖像 g(x,y)用離散卷積表示為 均值 4 4 3 2 3 4 2 3 3 對應(yīng)的 方差 54 7 17 17 28 31 23 26 0 3 6 4 2 1 4 7 3 2 4 8 4 1? 4 3 4 2 1 5 3 4 3 2 1 6 )(),(),(),( ???? ??????llskkrsrHsyrxfyxg常用的掩模有 掩模不同，中心點或鄰域的重要程度也不相同，因此，應(yīng)根據(jù)問題的需要選取合適的掩模。但不管什么樣的掩模，必須保證全部權(quán)系數(shù)之和為單位值，這樣可保證輸出圖像灰度值在許可范圍內(nèi)，不會產(chǎn)生 “ 溢出 ” 現(xiàn)象。 ???????????111111111911H???????????1111211111012H???????????1212421211613
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